torch版本和torchvision版本适配

Torch和TorchVision是PyTorch库的重要组成部分。Torch是一个开源的科学计算框架，主要用于机器学习和深度学习的研究，它提供了张量计算、动态图等功能。而TorchVision则是建立在Torch基础之上的计算机视觉库，包含了预处理工具、图像数据集以及常见的卷积神经网络模型。

这两个版本需要相互配合才能有效地工作。例如，当你在使用Torch进行模型构建和训练时，TorchVision可以提供预加载的数据集如MNIST、CIFAR等，以及图像数据的常用变换函数，比如归一化、裁剪和增强操作。

安装时，通常会一起安装，如果你使用的是pip，只需一行命令：

pip install torch torchvision

确保安装完成后，你可以导入它们并开始你的深度学习项目。例如：

import torch
from torchvision import datasets, transforms

# 加载数据集
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)

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1.9版本的torch适配什么版本的torchvision

通常来说，Torch 1.9版本与Torchvision 0.10版本是兼容的。你可以在安装Torchvision时指定版本号，例如：

pip install torchvision==0.10.0

这样就可以确保Torch和Torchvision版本的兼容性。

torchvision0.15.0版本适配的torch版本

torchvision 0.15.0版本适配的torch版本为1.4.0及以上版本。具体来说，官方建议使用与torchvision版本相同的torch版本，即0.15.0版本建议使用1.4.0版本及以上，但也支持1.2.0及以上版本。如果您使用的是更早的torch版本，可能会出现不兼容的情况。因此，建议您尽可能升级到适配的torch版本。